Applied Statistics for Public Policy pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:M E Sharpe Inc

作者:Macfie, Brian P./ Nufrio, Philip M.

出品人:

页数:656

译者:

出版时间:2005-6

价格:$ 137.80

装帧:HRD

isbn号码:9780765612397

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 公共政策
• 应用统计
• 数据分析
• 计量经济学
• 政策评估
• 社会科学
• 研究方法
• 统计建模
• 公共管理

深入洞察：现代政策制定中的数据驱动决策 一、本书概述：数据赋能的公共治理新范式 本书旨在为所有致力于提升公共政策质量、寻求更有效资源配置的专业人士和学生提供一个全面的、实践导向的统计分析框架。我们身处一个信息爆炸的时代，政策制定的成败越来越依赖于对复杂社会现象的准确理解和量化评估。本书的核心目标是弥合理论统计学与实际公共管理挑战之间的鸿沟，使读者能够自信地运用统计工具来识别问题、评估干预措施的有效性，并为政策建议提供坚实的数据支持。 我们深知，政策制定者面对的往往是混乱、不完整或带有偏见的数据集。因此，本书的重点不在于抽象的数学证明，而在于“如何将真实世界的政策问题转化为可检验的统计模型，并批判性地解释结果”。我们将探讨如何构建合理的因果推断，如何应对混杂因素（confounders）的挑战，以及如何在资源有限的情况下设计出具有统计效力的评估项目。 本书内容涵盖了从基础描述性统计到高级计量经济学方法的应用，但所有讨论都紧密围绕公共服务（如教育、医疗、环境、安全）的实际应用场景展开。我们相信，掌握这些技能是成为一个高效率、负责任的公共部门领导者的必备条件。 二、内容结构与核心模块详解 本书被精心组织为六个核心模块，层层递进，确保读者能够系统地掌握应用统计学的精髓： 模块一：政策分析的统计基础与数据素养 本模块奠定了坚实的基础，重点关注政策分析的特殊要求。我们将深入探讨数据的生命周期，从数据收集的偏误（如抽样误差、测量误差）到数据清洗和预处理。 核心议题： 什么是政策相关的“好数据”？如何识别和处理缺失值和异常值在政策评估中的影响？ 关键方法： 描述性统计的“讲故事”能力——如何用均值、中位数、标准差和分布图清晰地向非技术背景的利益相关者传达关键发现。我们特别强调可视化作为一种诊断工具，而非仅仅是报告工具。 政策案例焦点： 探索性数据分析（EDA）在初步识别特定社区或群体差异时的应用。 模块二：推断性统计与假设检验在政策制定中的角色 政策干预往往涉及对特定人群的假设。本模块聚焦于如何从样本数据推断出对总体（全体目标人群）的有效结论。 核心议题： 理解概率分布在政策风险评估中的意义。如何设置和解释零假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis）以验证政策的预期效果。 关键方法： T 检验、方差分析（ANOVA）的实际应用，着重于统计显著性与实际重要性（Practical Significance）的权衡。我们将讨论I类错误（误报政策有效性）和II类错误（错过真正有效的政策）在公共资源分配中的成本。 政策案例焦点： 比较不同城市在犯罪率下降上的差异，并确定这些差异是否具有统计学上的可靠性。 模块三：回归分析的深化应用：预测、控制与归因 回归分析是现代政策分析的基石。本模块将从最基础的简单线性回归出发，过渡到能够处理多重社会复杂性的多元回归模型。 核心议题： 如何在回归模型中控制（Control For）其他可能影响结果的因素，从而更纯粹地隔离政策变量的影响。 关键方法： 多元线性回归（MLR）的解读，重点是回归系数的解释，以及如何诊断和解决多重共线性（Multicollinearity）问题。我们将介绍Logit和Probit模型，用于分析二元政策结果（如是否接受某项福利）。 政策案例焦点： 建立模型预测特定教育干预对学生未来收入的影响，同时控制家庭社会经济背景等已知变量。 模块四：因果推断的黄金标准：实验设计与准实验方法 在公共政策领域，我们最渴望回答的问题是：“如果A政策实施了，它是否真正导致了B结果的发生？”本模块是本书的重中之重，专注于建立严谨的因果链条。 核心议题： 潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）。理解“因果效应”的定义及其在真实世界中测量的困难。 关键方法： 随机对照试验（RCTs）：在政策评估中的设计、执行和伦理考量。 准实验方法（Quasi-Experimental Designs）：当RCT不可行时，如何利用断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）来模拟随机化；如何使用双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）来评估时序性的政策干预。 政策案例焦点： 评估一项新的医疗补助计划对居民健康指标的影响，使用DiD比较干预组和未干预组在政策实施前后的变化趋势。 模块五：时间序列分析：理解政策的动态演变 许多政策效果并非一蹴而就，而是随着时间推移逐步显现。本模块关注如何分析随时间变化的数据。 核心议题： 识别和处理时间序列数据中的自相关性（Autocorrelation）和季节性。 关键方法： ARIMA模型的基本结构及在短期趋势预测中的应用。如何利用时间序列方法来检测政策实施前后的结构性突变（Structural Breaks）。 政策案例焦点： 分析空气质量指数随时间的变化，并评估某项新环保法规对长期污染趋势的影响。 模块六：高级主题与政策传播：从分析到行动 最后一章将讨论在数据分析流程中经常被忽视，但对政策实践至关重要的环节。 核心议题： 稳健性检验（Robustness Checks）的重要性——如何通过改变模型设定或数据子集来确认核心结论的可靠性。如何应对内生性（Endogeneity）问题，例如使用工具变量（Instrumental Variables, IV）来解决遗漏变量偏误或反向因果关系。 关键方法： 统计软件（如R或Stata）的实际操作流程演示，强调代码的可重复性。 政策传播： 撰写政策简报——如何将复杂的p值、置信区间和模型假设，转化为决策者可以立即理解和采取行动的语言。 三、本书的独特价值主张 本书的独特之处在于其强烈的应用导向和对“政策情境”的深刻理解。我们不满足于展示如何运行一个回归命令，而是深入探讨：“为什么在这个特定的公共政策问题上，我们必须选择中位数而不是均值？” 或 “为了证明这项基础设施投资的回报率，我们需要多大的样本量才能在统计上证明其影响？” 通过大量的真实世界案例研究和练习，读者将培养出一种批判性的统计思维，这种思维能力远超任何软件手册所能提供的，它将使读者成为数据驱动型政策制定过程中的坚定领导者和可信赖的顾问。本书是政策分析师、政府部门雇员、非营利组织评估专家以及研究生们案头必备的实用指南。

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